IBM 發布《2026 企業趨勢》報告：AI主權與韌性成為新的業務連續性議題

AI 的透明度與可信度，將決定企業新商品與服務的市場成敗
員工不再懼怕與抵抗AI，甚至為了取得更好的AI技能訓練而跳槽
AI 主權與 AI 韌性成為企業新的業務連續性議題

台北2025年12月4日 /美通社/ -- 2025年即將結束，IBM 商業價值研究院 （IBV）日前發表最新報告《2026 企業趨勢》（Five Trends for 2026），從企業級 AI 洞察品質、員工AI 工作力、AI透明度與可信度、AI 主權、與量子技術等面向，點出在2026年形塑企業競爭優勢的五股力量。

IBM 《2026 企業趨勢》 最新報告指出，企業員工轉為積極應用 AI 工具；過半數受訪者願意為了獲得更好的AI技能訓練而跳槽

這份報告呈現了來自20個行業的1,028位高階主管、與8,500 位企業員工的觀點與分析。企業高階主管展現出「韌性」：雖然只有三分之一 (34%) 的人對全球經濟前景表示樂觀，但 84% 的人對其所屬企業的未來業績持正面評價。面對地緣政治的不確定性，高達九成五的高階主管表示，他們必須更迅速地做出決策；企業的競爭優勢來自於制訂與執行即時決策的速度。

同時擁有企業員工與消費者雙重身份的受訪者則對2026年抱持「希望」：儘管超過六成 (61%) 的員工認為不斷創新的 AI 科技將劇烈地改造工作職能，且將近半數 (47%) 的人擔憂新科技將在2030年取代目前的職務；卻也有六成 (61%) 的人認為 AI 科技使自己的工作更具有策略性，八成 (81%) 的人認為自己跟得上公司應用新科技的速度，近九成 (88%) 的員工感受到 AI 正在推動其企業文化變得更開放與活潑。

以下是 IBM 分析歸納的五個企業管理與科技應用前景：

趨勢一：決策速度可以將波動與混亂轉化為機會；但成功取決於能夠據以行動的企業洞察，而不僅是聊天機器人的推薦與建議。

• 74% 的高階主管樂觀地看待2026年全球經濟和地緣政治的變動，將為其創造新的商機。
• 90% 的高階主管表示，新型態的企業競爭優勢來自於制訂與執行即時決策的速度。
• 不過，僅有25% 的高階主管表示所屬企業目前已經擁有可以獨立作業的代理型 AI 應用；七成主管預估其企業到 2026年底可以具備這樣的能力。
• 不到四成的主管認為其企業的 AI 專案足以按照客觀指標定義為「成功」。

趨勢二：企業員工不再懼怕與抵抗AI，期待更深入、多面向地應用 AI；甚至願意為了取得更好的AI技能訓練而跳槽

• 儘管超過六成 (61%) 的員工認為不斷創新的 AI 科技將劇烈地改造工作職能，且有將近半數 (47%) 的人擔憂新科技將在2030年取代目前的職務；八成 (81%) 的人認為自己跟得上公司應用新科技的速度。
• 超過六成 (61%) 的員工表示 AI 科技讓自己的工作不再枯燥，更具有策略性。
• 近九成 (88%) 的員工感受到 AI 正在推動其企業文化變得更開放與活潑。
• 進入2026年，不再抵制、願意積極使用 AI 工具的跨世代員工將增加兩倍以上；六成以上 (63%) 的員工採行人機協作模式。
• 超過五成 (56%) 的員工表示會為了獲得進階的AI技能訓練而跳槽。

趨勢三：企業級 AI 的透明度與可信度，將決定其新商品與服務的市場成敗

• 95% 的企業高階主管認為消費者會根據對企業使用的AI的信任程度，決定是否購買新產品或服務。
• 56% 的消費者歡迎並期待使用先進的AI 服務，甚至可以接受這些創新服務仍有瑕疵；但也有89% 的消費者希望知道自己是否正與 AI 機器人互動。
• 五分之四的消費者將對某品牌的信任度，與該企業使用AI技術的透明程度劃上等號。
• 三分之二的消費者會為了避免使用未被告知的企業AI技術而更換品牌。

趨勢四：企業強化AI 主權與 AI 韌性，成為新的業務連續性議題

• AI 主權是指一個組織（企業或政府機構）能夠完全、持續管理與控制其 AI 系統、數據與基礎設施的能力。
• 監管機構與消費者都要求企業提供AI 決策的可解釋性，與AI 應用的透明度，因此企業必須設計與建置能夠展示其決策過程的代理型AI。
• 為了確保企業數據與AI 系統的韌性，93% 的企業高階主管將把 AI 主權議題納入 2026年的業務發展策略。

趨勢五：企業的量子優勢來自於「數量」

• 最新研究顯示，量子優勢可能在2026年底實現。
• 本研究發現，量子就緒型企業 (Quantum-Ready Organization, QRO) 加入多重生態體系的積極度是其他企業的三倍。
• 79% 的企業高階主管認為，與合作夥伴協作可以加速技術導入；77% 的主管表示，善用合作夥伴的數據可以提升業務績效。

量子優勢指的是量子電腦能夠提供問題的解決方案，對於準確性、運行時間、或對成本的要求，比任何傳統運算方式或資源都有顯著的優勢。但問題在於大規模應用時，量子工作負載所需要的資源，是任何組織都無法獨立有效承擔的；需要更強大的運算能力、更豐富的數據集與更深入的專業知識。簡而言之，量子優勢需要透過多個生態體系來實現。

下載英文版報告全文

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